IP弁護士にすべての先行技術検索を持つ特許記憶を提供する
各特許案件は、前回の案件と70%重複する先行技術検索から始まります。AIツールは検索が終了した瞬間にすべてを忘れます。MemoryLakeは、組み込みのUSPTOデータとバージョン管理された先行技術を備えた特許記憶レイヤーをIP弁護士に提供し、蓄積された検索作業が案件間で消えないようにします。
問題: 先行技術調査は毎回繰り返される
アソシエイトは先月、特定のサブクラスで関連する先行技術を特定するのに2日間を費やしました。今月は、同様の案件、同じサブクラスですが、以前の作業はクエリ可能ではありません。AIツールはゼロから始まります。すでに存在する検索を再構築するのに数時間かかり、クライアントと事務所にコストがかかります。
MemoryLakeがIP弁護士のための特許記憶を解決する方法
組み込みのUSPTOデータ
10M以上の米国特許が別途設定なしでクエリ可能。RESTコネクタを介してWIPOおよびEPOを追加。
案件ごとの記憶とサブクラスごとの記憶
先行技術の発見は案件および技術サブクラスにスコープされます。
バージョン管理されたクレーム分析
各クレームチャートのコミットは、案件の監査証跡の一部となります。
先例ポジション間の対立検出
提出に至る前に矛盾するクレーム解釈を浮き彫りにします。
永続無料 · クレジットカード不要
IP弁護士にとっての仕組み
- 接続 — 組み込みのUSPTOデータに加え、内部案件ドキュメント、検索履歴、クレームチャートを取り込みます。
- 構造化 — 各データは型付き記憶になります: 先行技術（事実）、戦略（反映）、提出（イベント）。
- 再利用 — 各新しい案件またはクレーム分析は、適切なスコープで関連する先行記憶を取得します。
前と後: IP弁護士の特許記憶
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| New matter in a familiar subclass | Re-run prior art search | Retrieve prior search results |
| Claim chart consistency across filings | Manual cross-check | Conflict detection at write time |
| Associate turnover | Lose institutional searches | Memory stays at firm scope |
| Client audit "show your work" | Reconstruct manually | Versioned audit trail |
対象者
AIを使用して先行技術検索、クレーム作成、または案件管理を行うIPブティック、社内特許チーム、企業IPグループ — 蓄積された技術検索記憶が案件間で競争優位となる場所。
このユースケースを自分のアカウントで試す
知財事務所が先行技術調査メモを共有メモリに保存し（米国出願ごとに 1 件）、アシスタントが MemoryRouter 経由でそこから回答します。「17/482,907 の調査で最も近い引用文献は？」には毎回正しい特許を答えます。次に弁護士が 17/428,907 について尋ねます。2 桁が入れ替わった番号で、事務所は一度も調査していません。MemoryRouter は 17/482,907 のメモを添付し、モデルはそのメモの引用文献を、尋ねられた番号のまま答えます。回答のどこにも、それが別の出願のメモだとは書かれていません。調査済み番号の一覧をプロンプトに入れるとほとんどは防げますが、モデルは番号を一覧の最も近いものに「訂正」して答えることもあります。モデルを呼ぶ前にアプリで完全一致の照合をすれば、近似番号はすべて正しく処理され、確認すべき最も近い番号も示せます。
見られるもの
- 6 件の調査メモを MemoryLake に取り込み、出願番号の一覧を
fact addで 6 件のファクトとして保存。fact list --query 17/428,907は 0 件、searchは 17/482,907 のメモを 1 位に返す。--query 17/482907（カンマなし）も 0 件なので、アプリは先に番号を正規化する - チェッカー（
router messages）が近似番号に対して MemoryRouter が何を添付するかを表示：56 件中 35 件が隣の番号のメモ、21 件は何も添付なし - 8 問を
router chat --boundary（gpt-4o-mini）で各 3 回、7 回実行：4 つの近似番号について、メモのみでは 84 回中 0 回が「調査記録なし」（51 回は別の出願の答え）、一覧をシステムプロンプトに入れると 84 回中 73 回（失敗 11 回はすべて番号を書き換え）、モデルの前にfact list --queryで完全一致を確認すると 84 回すべて正解。対照問題は 252 回中 250 回正解 docket・memosサブコマンドと、一覧照合と検索結果を並べて表示するローカル Web UI 付き
必要なもの: MemoryLake の API キー · memorylake CLI · Python 3.9 以上
実行する
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/docket-number-memory export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
動作を見る · 実際の録画、未編集
関連するユースケース
よくある質問
クライアント案件データは隔離されていますか？
クライアント案件データは隔離されていますか？
はい — 案件ごとのネームスペースにエンドツーエンドのAES-256暗号化。案件間の漏洩は不可能です。
USPTOを超えて拡張できますか？
USPTOを超えて拡張できますか？
はい。WIPO、EPO、およびAPIまたはバルクエクスポートサポートを持つ任意の特許事務所がSDKを介してインポートされます。
特権のある作業製品はどのように扱いますか？
特権のある作業製品はどのように扱いますか？
特権のスコープは記憶ネームスペースレベルで適用されます。監査証跡はすべてのアクセスを記録し、過失レビューのために使用されます。